问题描述

用R语言实现随机森林的代码

我需要用R语言实现随机森林的分类 R语言以前没学过 但是需要用 所以我想看看 别人是怎么使用 R语言实现随机森林的分类

解决方案

具体代码如下：
install.packages("randomForest") #安装randomForest函数包
#将表1数据保存为csv格式文件，并将汉字指标名称替换为X1-X12，瓦斯涌出量替换成Y
dataall<-read.csv("C: 瓦斯数据.csv") # 读取数据
library(randomForest) #加载randomForest函数包
train<-dataall[1:15,] #前15条数据作为训练样本
test<-dataall[16:18,] #后3条数据作为测试样本
#通过tuneRF选择较为合适的 值，并绘图1
tuneRF(train[,-13],train[,13],mtryStart=1,ntreeTry=500,improve=0.0005,plot=TRUE)
#取 ， ，用训练样本训练随机森林回归模型
rf<-randomForest(Y~.,data=train,mtry=4,importance=TRUE,ntree=500)
plot(1:500,rf$mse,type='l',lwd=1,xlab='ntree',ylab='Error') #绘制图2
p<-predict(rf,test[,-13]) # 对测试样本的瓦斯涌出量值进行预测
o<-test[,13] #获取测试样本的实际瓦斯涌出量值
cv<-(p-o)/o #计算预测相对误差
cv #控制台输出相对误差